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Netron是一个神经网络、深度学习和机器学习预训练模型的查看器或可视化工具
先介绍几个Netron的文档相关信息：
1 Netron支持的深度学习框架的预训练模型
Netron几乎支持可视化所有的主流的深度学习框架预训练模型，真的特别特别多，下面我们就开始掰一掰：
| 序号 | 深度学习框架名 | 深度学习框架的预训练模型后缀名 |
|---|---|---|
1 | TensorFlow | .pb, .meta, .pbtxt, .ckpt, .index |
2 | TensorFlow Lite | .tflite |
3 | TensorFlow.js | model.json, .pb |
4 | Keras | , .keras |
5 | Pytorch | .pt, .pth |
6 | Torch | .t7 |
7 | TorchScript | .pt, .pth |
8 | Caffe | .caffemodel |
9 | Caffe2 | predict_net.pb |
10 | MXNet | .model, -symbol.json |
11 | PaddlePaddle | .zip, __model__ |
12 | Chainer | .npz, .h5 |
13 | CNTK | .model, .cntk |
14 | ONNX | .onnx, .pb, .pbtxt |
15 | UFF | .uff |
16 | ncnn | .param |
17 | TNN | .tnnproto |
18 | BigDL | .bigdl, .model |
19 | Deeplearning4j | .zip |
20 | Arm NN | .armnn |
21 | MediaPipe | .pbtxt |
22 | ML.NET | .zip |
23 | MNN | .mnn |
24 | scikit-learn | .pkl |
25 | OpenVINO | .xml |
26 | Core ML | .mlmodel |
27 | Tengine | .tmfile |
28 | Barracuda | .nn |
29 | Darknet | .cfg |
2Netron可视化模型的方式
Netron可视化模型的方式也很多，主要有：
- 在线可视化模型
- 离线APP可视化模型
- 使用Netron API可视化模型
2.1 在线可视化模型
1、打开Netron地址，可以看到如下界面
2、点击
Open Model上传一个预训练的模型即可可视化
如下我上传一个resnet50.onnx模型可视化结果如下：
从可视化话的结果可以看出如下信息
- 模型的网络整体结构图
- 使用的深度学习框架及其版本信息
- 模型输入维度
- 模型输出维度
- 同时你也可以可视化的图片保存下来
2.2 离线APP可视化模型
我是在windows系统环境下测试，其他环境同理安装软甲即可！
1、下载windows 的Netron的exe软件包
2、下载完直接安装，界面和上面在线的Netron一样，直接导入模型可视化即可
2.3 使用Netron API可视化模型
使用API可视化，首先需要使用pip安装Netron
1、安装Netron
pip install netron
2、直接使用start(pred_model)函数可视化
netron.start(pred_model)
然后默认会打开8080端口，会直接跳转到浏览器中，可视化，如果没有跳转你就自己把url粘贴到浏览器中即可！
还有一些其他函数的使用，自从查看具体使用;
